# 你的数据
data = {
    'f43': 734585,
    'f44': 754624,
    'f45': 733666,
    'f46': 752600,
    'f47': 5866422,
    'f48': 20700015324.64,
    'f58': '中证医疗',
    'f60': 753869,
    'f116': 1666553570030.6206,
    'f117': 1534165288856.7202
}

field_mapping = {
    'f58': '指数名称',
    'f116': '总市值',  # 总市值（万元）
    'f117': '流通市值',  # 流通市值（万元）
    'f162': '市盈率(动)',  # 动态市盈率
    'f163': '市盈率(静)',  # 静态市盈率
    'f164': '市盈率(TTM)',  # TTM市盈率
    'f165': '市净率',
    'f166': '市现率',
    'f167': '市销率',
    'f168': 'PEG',
    'f169': '股息率',
    'f43': '收盘价',  # 最新价
    'f44': '最高价',
    'f45': '最低价',
    'f46': '开盘价',
    'f47': '成交量',
    'f48': '成交额',
    'f60': '昨收'
}

# 提取field_mapping中存在的字段
print("提取到的数据:")
print("-" * 30)

for field_code, chinese_name in field_mapping.items():
    if field_code in data:
        value = data[field_code]
        # 处理价格数据（除以1000）
        if field_code in ['f43', 'f44', 'f45', 'f46', 'f60']:
            value = value / 1000
            print(f"{chinese_name}: {value:.2f} (已处理)")
        else:
            print(f"{chinese_name}: {value}")
    else:
        print(f"{chinese_name}: 无数据")

print("-" * 30)
print("缺失的PE相关字段: 市盈率(动), 市盈率(静), 市盈率(TTM), 市净率等")